実験データを活かして、深層学習でモデル化し、逆解析を行っている。＝モデルベース開発
現在、壁にぶつかっているのは、下表で、？欄に何を入れるか？
単純には、実験レポート２の〇仕様の平均値。結果、評価項目１，２ともに合格するのは１仕様のみ。
評価１，２ともクリアする実験材料を増やしたい。
背反する評価項目が多く、一発で、多目的最適化は甘かった。
？欄に入れるベストは、各実験材料ごとに変えること。
流石に、実験材料ごとに、optunaでブラック最適化を行うには時間が掛かり過ぎる。が、他に案はなく、トライの準備中。TABNETモデルが、３００MB近くあり、１０個は重い。
ちなみに、実際は、
材料、製造条件、全部で１４０個くらい（変数の数）
各実験レポートごとに条件の数は違う。全レポートを集計すると１４０個くらい。
評価項目は、１０個以上（多目的最適化の数）
実験レポートにあるデータ数は、２０個以下(実験レポートとしては普通の話）
データの数＜＜変数の数で、モデル化できるのは、TABNETの凄さ。
評価項目１０個以上で、optunaで多目的最適化しても、解は求まらなかった。
（１０個の評価項目をパスする実験仕様は求まらなかった）
その他の困難性
１．この実験レポートの一元化で、挫折するクライアント様が多い。